從Alexa和Siri到無數(shù)的聊天機器人與自動化的客戶支持系統(tǒng)，電腦正逐漸學(xué)會說話。唯一的問題是電腦常常被搞糊涂。

Salesforce的一個研究團隊想出了一個聰明的辦法來提高許多現(xiàn)代語言程序的性能，即在訓(xùn)練算法完成其他任務(wù)之前，教其說另一種語言。

教會機器保持連貫的對話仍然是人工智能領(lǐng)域的一大突出挑戰(zhàn)，因為要想清楚地理解口語或文字的含義，往往需要對世界有更廣泛的理解或者常識。

事實證明，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在兩種語言之間進行轉(zhuǎn)換，可以自動地教會它有關(guān)搭配關(guān)系和恰當(dāng)語境的內(nèi)容。當(dāng)這個系統(tǒng)被用作另一個訓(xùn)練來進行對話，或者檢測文字中包含的情緒的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)時，它的表現(xiàn)遠遠好于一個從頭開始訓(xùn)練的系統(tǒng)。

Salesforce的首席科學(xué)家、應(yīng)用機器學(xué)習(xí)與語言的專家理查德·蘇格說，“我們正在使用機器翻譯數(shù)據(jù)，我們基本上是在教授模型如何理解詞匯和語境?！?/span>

這項工作是機器學(xué)習(xí)的進步提高人工智能系統(tǒng)語言技能的一個例子。許多基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺系統(tǒng)利用了某種形式的網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練，而據(jù)蘇格所言，機器翻譯可能提供了一種類似的方式來引導(dǎo)自然語言系統(tǒng)。

Salesforce是一個在銷售，營銷和商業(yè)之間管理客戶互動的在線平臺，已經(jīng)通過其愛因斯坦平臺提供了一系列人工智能工具。其中一種是自動分類電子郵件或聊天消息的情緒的工具，另一種是工作人員根據(jù)他或她以前的活動追求的潛在客戶的優(yōu)先級。

他相信這一發(fā)現(xiàn)將有助于提高愛因斯坦平臺的自然語言能力。他說，“對于聊天機器人和自動化客戶支持來說，這是非常有用的?！?/span>

Salesforce的研究人員訓(xùn)練出了一個可以在英語和德語之間進行翻譯的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這涉及到將大量的翻譯文檔輸入到一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直到它學(xué)會自動生成一個像樣的翻譯。這個系統(tǒng)用矢量表示單詞，這是一種編碼和解析文本意義的常用方法。

然后，研究人員對雙語網(wǎng)絡(luò)進行了培訓(xùn)，讓他們做各種各樣的事情：確定一段文本的情緒；對不同類型的問題進行分類；然后回答問題。他們還發(fā)現(xiàn)，他們的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)超過了沒有學(xué)過第二語言的人的表現(xiàn)。

機器翻譯數(shù)據(jù)集特別大，這有助于機器學(xué)習(xí)這一挑戰(zhàn)。參與該項目的Salesforce研究人員麥凱恩說，“翻譯和其他語言之間有著重要的聯(lián)系。翻譯數(shù)據(jù)集是非常普遍的，它們包含的信息對自然語言處理來說是非常有用的。”

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